GPT-4插件开放后，AI医疗创业公司对上下游的议价能力呈现出分化趋势：对上游通用模型厂商（如OpenAI）的议价能力减弱，但对下游医疗机构（如医院、药企）的议价能力反而可能增强。
上游议价能力：依赖加深，议价空间收窄
GPT-4插件开放后，创业公司可以调用通用大模型的能力，但这也意味着对模型层的依赖加深。AIGC产业由上游基础设施、中游算法模型和下游应用拓展三部分构成，创业公司通常处于应用层，需要接入API实现功能。生态开放后，通用大模型通过插件直接面向终端用户，对纯应用层创业企业造成挑战。由于基础层和模型层的搭建适合有规模效应的大厂和平台，创业公司对上游的议价能力相对减弱。
下游议价能力：专有数据与合规资质构筑壁垒
在下游，AI医疗创业公司的议价能力有望增强。医疗领域需要高质量的专业化模型，其中高质量、用户反馈和专有数据集是专业化模型的关键。医疗领域容错率低，需要专业知识和经验，且依赖大量可靠数据和临床实践基础，并需遵守相关法律法规和伦理规范。创业公司凭借深耕医疗场景积累的专有数据、临床合作网络和合规资质，能为下游客户提供高价值服务，从而提升议价空间。
常见问题
为什么GPT-4插件开放反而让创业公司对上游议价能力减弱？
因为插件开放后，通用大模型可通过插件直接服务终端用户，创业公司作为应用层中间环节的价值被削弱，且基础模型层由大厂主导，创业公司难以形成对等议价能力。
创业公司如何增强对下游的议价能力？
通过积累医疗领域的专有数据集、获取用户反馈并持续优化模型，同时建立合规资质和临床合作网络。医疗领域的高价值工作流程需要专门的人工智能系统，创业公司可以此形成差异化壁垒。
医疗领域的专业化模型为何重要？
医疗领域容错率低，需要基于大量可靠数据和高质量临床实践。通用模型难以满足高价值工作流程的质量要求，而专业化模型能结合专有数据与用户反馈，提供更精准的辅助诊断、疗效评估等服务。